一种检测集装箱箱内有无货物的检测系统以及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种检测集装箱箱内有无货物的检测系统，尤其涉及一种应用算法识别技术对集装箱箱号、箱型以及箱内有无货物的检测系统，摄像头、前置机、服务器；所述前置机通过rtsp协议获取摄像头图像数据，通过图像算法识别技术对图像进行检测识别，并将检测识别到的数据上传至所述服务器。数据上传至所述服务器。数据上传至所述服务器。

【技术实现步骤摘要】
一种检测集装箱箱内有无货物的检测系统以及方法


[0001]本专利技术涉及一种检测集装箱箱内有无货物的检测系统，属于信息


技术介绍

[0002]随着我国经济迅猛发展，综合国力日益增强，国际地位不断提升，作为经济全球化中重要的一员，我国港口货物吞吐量呈稳步上升的趋势。 2020年1
‑
11月，全国港口累计完成货物吞吐量132.49亿吨，同比增长4.2％。如此大的吞吐量对港口工作效率也是一项极大的挑战。在传统验箱过程中，需要耗费时间以及人力识别集装箱的好坏，这不仅会导致车辆在闸口前排起长龙，还极大地影响港口的吞吐速率；将算法识别技术应用于集装箱检测中，不仅提高了检测效率，提高港口吞吐速率，还极大地节省了人力成本，而且本专利技术会将检测结果储存在服务器中，方便查询统计。
[0003]随着计算机运算能力的大幅进步，以及云计算的兴起和成熟，才得以运行起来大规模的神经网络模型，而且，大数据的出现，使得神经网络对大规模数据量的要求也逐渐不再是问题。
[0004]传统工作流程如下：(1)车辆进入检测区域。(2)安检人员记录集装箱箱号、型号信息并打开集装箱箱门查看是否存在货物。

技术实现思路

[0005]专利技术了一种应用图像算法技术检测集装箱箱内有无货物的检测系统。技术方案为：
[0006]一种检测集装箱箱内有无货物的检测系统，其特征是，包括：摄像头、前置机、服务器；所述摄像头安装在闸口位置，所述摄像头对识别区域进行拍摄，用于获取识别区域的图像数据，所述前置机基于rtsp 协议，通过视频流技术获取所述摄像头原始图像数据，截取所需的图片，通过图像算法识别对图像进行检测识别，并将检测识别到的数据上传至所述服务器，所述服务器存储所述前置机上传的图片数据与识别结果，所述服务器实时向浏览器返回集装箱检测数据。
[0007]进一步的，所述服务器包括nginx服务器、minio文件服务器，检测识别完成后，所述的前置机上传图片以及识别数据请求nginx服务器， nginx服务器将请求转发至minio文件服务器，minio文件服务器将文件进行保存并返回图片地址至前置机，前置机携带图片地址以及识别数据访问nginx服务器，nginx服务器将接收到的数据存储在mysql 数据库。
[0008]一种检测集装箱箱内有无货物的检测方法，其特征在于：
[0009]步骤1，构建神经网络；
[0010]步骤2，获取大量的图片数据，对图片标注相应的标签，使用LabelImg 工具每标注一张样本，即生成一个xml的标注文件，并放置在训练集目录下，用作训练所述的神经网络；训练完成后，需要把训练的过程文件导出，从而生成所需的模型文件；
[0011]步骤3，利用所述步骤2中学习到的神经网络，输入图片，生成特征向量，将所述的
图片对应的特征向量与先前存储的数据匹配相关联的置信度值，判断当前图像是否存在相关联的标识，识别集装箱箱号、箱型以及检测箱内有无货物。
[0012]进一步的，所述的模型文件包括目标检测、语义分割、OCR字符识别模型，其中目标检测模型用于对集装箱箱门、箱号、箱型等处理；语意分割模型用于对箱内图片的底面进行识别；OCR模型则用于识别箱号、箱型裁切图的字符。
[0013]进一步的，所述的图片数据，通过视频流技术获取摄像头原始图像数据，截取获得所需的图片数据。
[0014]有益效果：
[0015]本专利技术通过对集装箱箱号、箱型号识别，对箱内有无货物进行检测，若箱内有货物，对此箱标记，形成一一对应的关系，将检测结果与关联图片上传服务器，并将检测结果存储数据库，有利于查询以及确认。与传统箱内检测，检测人员无需手动记录箱号、箱型信息；检测数据存储数据库，工作人员均可知晓箱内货物情况，减少了不必要的工作量；对装有货物的进行跟踪检测，可以帮助工作人员快速定位此箱。
附图说明
[0016]图1是本专利技术设备示意图；
[0017]图2是本专利技术接口流程示意图；
[0018]图3是本专利技术系统程序1运行流程图；
[0019]图4是本专利技术系统程序2运行流程图；
[0020]图5是本专利技术系统程序3运行流程图；
[0021]图6是截帧图；
[0022]图7是目标识别箱号图；
[0023]图8是箱号裁切图；
[0024]图9是箱号字符识别图；
[0025]图10是本专利技术图片识别涉及的模型图。
具体实施方式
[0026]如图1
‑
图10，本专利技术涉及一种应用于集装箱信息检测及发放的自动化控制系统，如图1所示，系统包括：摄像头、前置机、服务器。前置机基于rtsp协议，通过视频流技术获取摄像头原始图像数据，截取所需的图片，运用模型，将图片数据作为输入，生成特征向量，将此图片对应的特征向量与先前存储的数据匹配相关联的置信度值，判断当前图像是否存在相关联的标识，从而检测当前图像中的识别区域是否有集装箱箱门、箱号、型号等信息。所用到的模型包含目标检测模型，用以对集装箱零部件、集装箱箱门、箱号、箱型号等进行检测。检测完成后，前置机上传图片以及识别数据请求nginx服务器， nginx服务器将请求转发至minio文件服务器，minio文件服务器将文件进行保存并返回图片地址至前置机，前置机携带图片地址以及识别数据访问nginx服务器，nginx服务器将接收到的数据存储在mysql 数据库。
[0027]用户http协议向nginx服务器发起请求，nginx服务器返回保存在mysql数据库的识别信息并根据保存在数据库的图片地址访问 minio文件服务器，nginx服务器返回包含
识别信息以及关联图片的动态页面。具体过程如图2所示。
[0028]摄像头安装在闸口位置，集装箱经过的上方，镜头对着集装箱箱门所在的方向；前置机基于rtsp协议，通过视频流技术获取摄像头原始图像数据，截取所需的图片，运用模型，将图片数据作为输入，生成特征向量，将此图片对应的特征向量与先前存储的数据匹配相关联的置信度值，判断当前图像是否存在相关联的标识，从而检测当前图像中的识别区域是否有集装箱箱门、箱号、型号等信息。检测完成后，前置机上传图片以及识别数据请求nginx服务器，nginx服务器将请求转发至minio文件服务器，minio文件服务器将文件进行保存并返回图片地址至前置机，前置机携带图片地址以及识别数据访问 nginx服务器，nginx服务器将接收到的数据存储在mysql数据库。用户http协议向nginx服务器发起请求，nginx服务器返回保存在 mysql数据库的识别信息并根据保存在数据库的图片地址访问minio 文件服务器，nginx服务器返回包含识别信息以及关联图片的动态页面。
[0029]所述前置机检测程序详细步骤如图3
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5所示：
[0030]步骤1
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1：识别系统程序1开始运行，检测识别区域是否有集装箱箱门进入识别区域，如果否，继续本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种检测集装箱箱内有无货物的检测系统，其特征是，包括：摄像头、前置机、服务器；所述摄像头安装在闸口位置，所述摄像头对识别区域进行拍摄，用于获取识别区域的图像数据，所述前置机基于rtsp协议，通过视频流技术获取所述摄像头原始图像数据，截取所需的图片，通过图像算法识别对图像进行检测识别，并将检测识别到的数据上传至所述服务器，所述服务器存储所述前置机上传的图片数据与识别结果，所述服务器实时向浏览器返回集装箱检测数据。2.根据权利要求1所述的一种检测集装箱箱内有无货物的检测系统，其特征是，所述服务器包括nginx服务器、minio文件服务器，检测识别完成后，所述的前置机上传图片以及识别数据请求nginx服务器，nginx服务器将请求转发至minio文件服务器，minio文件服务器将文件进行保存并返回图片地址至前置机，前置机携带图片地址以及识别数据访问nginx服务器，nginx服务器将接收到的数据存储在mysql数据库。3.一种检测集装箱箱内有无货物的检测方法，其特征在于：步...

【专利技术属性】
技术研发人员：李豪，
申请(专利权)人：中集飞瞳上海科技有限公司，
类型：发明
国别省市：